Hypothesis Testing, terkadang disebut pengujian signifikansi, adalah tindakan dalam statistik di mana seorang analis menguji asumsi mengenai parameter populasi. Metodologi yang digunakan oleh analis bergantung pada sifat data yang digunakan dan alasan analisis. Hypothesis Testing digunakan untuk menilai kemungkinan hipotesis dengan menggunakan data sampel. Data tersebut dapat berasal dari populasi yang lebih besar atau proses pembuatan data. Kata “populasi” akan digunakan untuk kedua kasus ini dalam uraian berikut.
Cara Kerja Hypothesis Testing
Dalam Hypothesis Testing, seorang analis menguji sampel statistik, dengan maksud untuk memberikan bukti tentang kemungkinan hipotesis nol. Analis statistik mengukur dan memeriksa sampel acak dari populasi yang dianalisis. Semua analis menggunakan sampel populasi acak untuk menguji dua hipotesis yang berbeda: hipotesis nol dan hipotesis alternatif.
Hipotesis nol biasanya merupakan hipotesis kesetaraan antara parameter populasi; misalnya, hipotesis nol dapat menyatakan bahwa pengembalian rata-rata populasi sama dengan nol. Hipotesis alternatif secara efektif merupakan kebalikan dari hipotesis nol. Jadi, keduanya saling eksklusif, dan hanya satu yang benar. Namun, salah satu dari dua hipotesis akan selalu benar.
Proses 4 Langkah
- Nyatakan hipotesis.
- Formulasikan rencana analisis, yang menguraikan bagaimana data akan dievaluasi.
- Lakukan rencana dan analisis data sampel.
- Analisis hasilnya dan tolak hipotesis nol, atau nyatakan bahwa hipotesis nol masuk akal, mengingat datanya.
Contoh Hypothesis Testing
Jika seseorang ingin menguji bahwa satu sen memiliki peluang tepat 50% untuk mendarat di sisi kepala, hipotesis nolnya adalah bahwa 50% benar, dan hipotesis alternatifnya adalah bahwa 50% tidak benar. Secara matematis, hipotesis nol direpresentasikan sebagai Ho: P = 0,5. Hipotesis alternatif ditampilkan sebagai “Ha” dan identik dengan hipotesis nol, kecuali dengan tanda sama dengan yang dicoret, yang berarti tidak sama dengan 50%.
Sampel acak dari 100 lemparan koin diambil, dan hipotesis nol diuji. Jika ditemukan bahwa 100 lemparan koin terdistribusi sebagai 40 sisi kepala dan 60 sisi ekor, analis akan berasumsi bahwa satu sen tidak memiliki peluang 50% untuk mendarat di sisi kepala dan akan menolak hipotesis nol dan menerima hipotesis alternatif.
Jika ada 48 sisi kepala dan 52 sisi ekor, maka masuk akal bahwa koin tersebut bisa adil dan tetap menghasilkan hasil seperti itu. Dalam kasus seperti ini di mana hipotesis nol “diterima,” analis menyatakan bahwa perbedaan antara hasil yang diharapkan (50 sisi kepala dan 50 sisi ekor) dan hasil yang diamati (48 sisi kepala dan 52 sisi ekor) “dapat dijelaskan secara kebetulan saja.”
Kesimpulan
Hypothesis Testing mengacu pada proses statistik yang membantu peneliti menentukan keandalan suatu penelitian. Dengan menggunakan hipotesis yang dirumuskan dengan baik dan serangkaian uji statistik, individu atau bisnis dapat membuat kesimpulan tentang populasi yang mereka pelajari dan menarik kesimpulan berdasarkan data yang disajikan. Semua metode Hypothesis Testing memiliki proses empat langkah yang sama, yang meliputi pernyataan hipotesis, merumuskan rencana analisis, menganalisis data sampel, dan menganalisis hasil.
